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发表于 2024-07-24 22:15:59 股吧网页版
【财经分析】锦江在线连续2个交易日跌停 智能驾驶配套尚待完善
来源:新华财经

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  新华财经北京7月24日电(康耕甫)随着智能驾驶概念的退潮,锦江在线在实现10个交易日8个涨停板、区间涨幅超过110%之后,迎来了连续两个交易日跌停。

  多位业内人士表示,当前智能驾驶面临的主要问题还是来自技术端,也就是技术成熟度,同时在法律法规、相关配套、商业模式、数据隐私与安全等方面也有待完善,发展过程中还会面临安全性、就业等形成的舆论压力。

  股价连续两个交易日跌停

  今年6月初,国家首批智能网联汽车准入和上路通行试点企业名单公布。6月24日,国家发改委等五部门印发通知,要求稳步推进自动驾驶商业化落地运营,打造高阶智能驾驶新场景。在首批智能网联汽车准入名单中,上汽集团、比亚迪等知名车企在列。

  7月初,上海发布了无驾驶人智能网联汽车示范应用许可。随后,各家智能驾驶企业主要针对测试前期的准备工作进行微调。上海预计最快将在未来一周内启动面向普通市民的无驾驶人智能网联汽车实地测试,测试期间全程免费。上海也成为国内首个实施自动驾驶测试政策的城市,并开放了多个示范区。

  7月9日,锦江在线、大众交通、星网宇达、天迈科技等智能驾驶概念股纷纷高开,截至当日收盘,锦江在线封死涨停开始了股价“10天8板”的表演,大众交通、华铭智能、中海达、兴民智通等相关概念股也都大涨。

  锦江在线在智能驾驶方面的应用主要体现在与小马智行合作推出了Robotaxi服务,由小马智行提供自动驾驶技术解决方案,锦江出租组织日常运营管理,双方正式在嘉定区1076公里开放测试道路范围内推出准商业化Robotaxi服务,由自动驾驶车辆组成的“智能网联出租车队”为上海市民提供出行服务。

  Robotaxi潜在市场空间广阔,国泰君安研报显示,截至2023年底,我国网约车+出租车数量超过400万辆,参照滴滴出行的日均订单金额及单笔订单均价估算,2023年我国网约车和出租车的市场规模接近3000亿元。

  “目前智能驾驶商业模式大致可分为两类,一是在技术层面快速升级迭代,进而在C端应用加速,主要以特斯拉、华为系列车型为代表;二是类似萝卜快跑,在B端进行商业模式创新。这两个方向的发展速度核心取决于消费者的体验感,何时能趋近于零接管。”业内人士表示。

  7月22日,在智能网联技术进步和政策利好的双重推动下,锦江在线股价再度涨停,当日收盘价为14.89元/股,涨幅9.97%,实现了“10天8板”,10个交易日累计涨幅超过110%。

  当天盘后,公司发布的异动公告称,目前公司下属锦江出租部分企业与相关合作方在上海嘉定区及临港新城指定区域内开展了智能网联无人出租车示范运营活动。上述示范运营活动尚处于实验性阶段,基本不产生收入,未来的业务发展尚存在不确定性,短期内对公司经营活动不会产生重大影响。

  7月24日,锦江在线股价收于12.06元/股,跌幅10%,在上述公告发布后的两个交易日连续跌停。

  智能驾驶配套尚待完善

  “萝卜快跑”等智能驾驶项目的示范运行,预示着智能网联技术正逐步进入商业化应用阶段,不过在市场对相关概念追捧的背后,是智能驾驶行业依然面临诸多风险和挑战。

  业内人士告诉新华财经,当前智能驾驶面临的主要问题还是来自技术端,也就是技术成熟度,因为接管次数直接影响消费者体验感,而无人驾驶能否在复杂系统中及时做出安全性较高的决策,与技术架构、算法、软硬件等密切相关,在各种复杂路况下实现0接管还需要较大的技术优化。

  除此之外,在法律法规方面,目前智能驾驶商业化运营也面临法律空白的风险,相关责任认定仍有待配套制度的进一步明确,车辆保险、智慧道路建设等设施建设仍有待完善。同时在商业模式方面,受限于技术、成本、盈利等因素,目前无人驾驶在封闭园区、港口等场景实现了闭环,但在公共交通等领域尚未完成。

  安全性、就业等形成的舆论压力也是目前智能驾驶技术发展面临的问题。比如长尾问题,目前领先的无人驾驶技术在大部分道路情况下可以实现自动驾驶,但不排除小概率事故的发生,而正是少数此类事故可能导致大家对于自动驾驶的不信任感急剧上升。

  Robotaxi也面临商业模式和盈利能力等方面的考验。目前Robotaxi逐步在特定区域、特定场景下开启商业化运营,参与主体主要是出行平台公司以及自动驾驶科技公司,趋势上Robotaxi正在经历测试-示范应用-商业化等演变。从盈利性来看,与网约车相比,短期看Robotaxi在司机成本上的成本优势暂时被硬件成本以及安全员等所抵消,后续如果规模效应和硬件成本持续下降的话,Robotaxi成本优势会有所显现。

  东南大学交通学院智慧交通与空间信息系教授蒲自源则认为,数据隐私与安全问题以及背后隐含的数据伦理风险与挑战是目前智能驾驶凸显的问题。他表示在自动驾驶汽车信息采集与隐私保护领域,技术层面已具备可行性,但实践中仍存在数据共享机制的不完善及通讯安全挑战。其中,通讯作为自动驾驶汽车运行过程中沟通数据的桥梁,一方面保证了数据传输的效率,另一方面也存在数据安全问题。

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